基于机器学习的淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析与销量预测 |大数据 回归预测模型 协同过滤推荐

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文章目录

• 1、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析-前言介绍
• • 1.1背景
  • 1.2课题功能、技术
  • 1.3 意义
• 2、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析-研究内容
• 3、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析 -开发技术与环境
• 4、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析 -功能介绍
• 5、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析 -论文参考
• 6、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析 -成果展示
• • 6.1演示视频
  • 6.2演示图片
• 7、代码展示
• 8、结语（文末获取源码）

本次文章主要是介绍基于机器学习的淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析与销量预测

1、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析-前言介绍

1.1背景

随着电子商务平台的快速发展，生鲜食品线上交易规模持续扩大，海鲜水产品因具有品类丰富、价格波动明显、消费区域差异显著、保鲜与配送要求较高等特点，逐渐成为网络零售市场中的重要组成部分。淘宝平台汇集了大量海鲜商品及交易展示信息，其中包含商品价格、销量、店铺类型、发货地区、服务标签和促销信息等多维数据。这些数据能够反映消费者对不同海鲜品类、商品形态和价格区间的偏好，也能够为商家分析市场需求、优化定价策略和制定营销方案提供参考。然而，传统的人工浏览和表格统计方式难以高效处理规模较大的商品交易数据，无法直观揭示各省份消费差异、价格与销量之间的关系、促销活动效果以及不同店铺的经营表现。因此，有必要利用网络爬虫、大数据处理、数据可视化和机器学习技术，构建面向海鲜水产品商品交易数据的分析与销量预测系统，实现数据的自动采集、规范处理、多维分析和预测展示。

1.2课题功能、技术

本课题设计并实现了基于机器学习的电商平台海鲜水产品商品交易数据可视化分析与销售预测系统。系统通过Python语言和Selenium爬虫框架，对淘宝平台中与海鲜水产品相关的公开商品信息进行多关键词采集，爬取字段包括商品标题、价格、销量、店铺名称、店铺类型、服务标签、店铺标签、发货地及商品图片URL等，并通过断点续传机制提高长时间采集任务的稳定性。数据处理部分利用Pandas、NumPy和正则表达式完成价格数值化、销量标准化、无效记录过滤、发货省份提取、标签处理、商品形态识别、店铺类型识别、回头客数量提取和促销状态判断等操作。系统将处理后的数据存储于MySQL数据库，并同步至Hadoop HDFS与Apache Spark环境，使用Spark SQL完成省份销量、价格区间、商品品类、店铺类型及促销效果等多维统计分析。前端采用Vue.js、Element UI和ECharts实现图表页面及综合数据大屏，销量预测模块则采用线性回归模型预测商品潜在销量。

1.3 意义

本系统实现了海鲜水产品电商数据从网络采集、数据清洗、分布式统计分析、可视化展示到销量预测的完整业务流程。对于消费者而言，系统能够通过地区、价格、商品形态和销量等信息展示海鲜商品市场情况，为商品筛选和消费决策提供直观参考；对于商家而言，系统能够分析不同地区的消费热度、不同价格区间的销量表现、促销活动带来的销量变化以及旗舰店、专营店等不同店铺类型的经营特征，为选品、定价、库存管理和营销活动制定提供数据依据。在线性回归预测模型的支持下，系统还可根据价格、店铺类型、促销状态、商品形态和回头客等特征，对商品销量趋势进行预测，为商家识别潜在热销商品提供辅助。本课题将爬虫技术、大数据计算、机器学习、数据库管理和Web可视化技术相结合，具有较强的实践性，对电商海鲜市场的数据化运营具有一定的应用价值。

2、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析-研究内容

1、数据采集：系统使用Python和Selenium爬虫框架采集淘宝平台公开海鲜水产品信息，支持使用多个关键词进行搜索采集。主要获取商品标题、价格、销量、店铺名称、店铺类型、标签、发货地及图片链接等字段，并以CSV文件保存原始数据，同时设置断点续传机制提高采集稳定性。 2、数据清洗与处理：系统利用Pandas、NumPy及正则表达式处理原始交易数据，将价格转换为数值类型，规范“1000+”“1万+”等销量文本格式，清除重复和无效记录，并提取发货省份、商品形态、店铺类型、回头客数量及促销状态等特征，为后续分析和预测提供可靠数据。 3、数据可视化：系统前端使用Vue.js、Element UI和ECharts构建数据可视化页面，包含全国海鲜消费热力图、价格区间销量图、省份价格对比图、商品形态偏好图、促销与销量关系图及商家经营分析图等。同时通过综合数据大屏集中展示海鲜市场的核心指标和分析结果。 4、模型构建：系统采用线性回归算法构建海鲜商品销量预测模型，将商品价格、店铺类型、商品形态、发货地区、促销状态及回头客数量等作为输入特征，并以商品展示销量作为预测目标。模型通过训练集和测试集划分完成训练与验证，输出销量预测结果及误差评价指标。 5、Web系统开发：系统后端基于Django框架和MySQL数据库开发，实现用户注册、登录、权限控制、商品数据分页查询及可视化分析接口。前端采用Vue.js和Element UI完成页面交互，通过Axios请求后端接口获取数据，并调用ECharts动态渲染统计图表、预测结果和综合数据大屏。

3、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析 -开发技术与环境

• 开发语言：Python
• 大数据：Hadoop+Spark+Hive
• 数据处理：pandas
• 后端框架：Django
• 前端：Vue
• 数据库：MySQL
• 机器学习算法：回归预测模型、协同过滤推荐算法
• 开发工具：Pycharm

4、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析 -功能介绍

（创新点亮点：爬虫淘宝【数据集1w条以上】、回归预测模型、协同过滤推荐算法）

1、数据管理：水产品数据管理。 2、模型算法：预测销量、商品推荐。 3、可视化分析：鲜交易数据的六大维度可视化展示：地理分析、价格分析、区域分析、销量分析、商品分析、商家分析，以及综合数据可视化大屏。 4、系统管理：登录注册、个人信息修改、用户管理、水产品信息管理。

5、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析 -论文参考

6、淘宝海鲜水产品商品交易数据可视化分析 -成果展示

6.1演示视频

演示视频连接

6.2演示图片

☀️首页☀️

☀️登录☀️

☀️销量预测☀️

☀️大屏☀️

☀️可视化分析☀️

☀️数据管理☀️

7、代码展示

1.海鲜商品数据采集功能【代码如下（示例）：】

import csv
import os
import time
import logging
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s – %(message)s")

KEYWORDS = ["海鲜", "冷冻海鲜", "即食海鲜"]
OUTPUT_FILE = "data/seafood_products.csv"

def create_driver():
options = Options()
options.add_argument("–start-maximized")
options.add_argument("–disable-blink-features=AutomationControlled")
options.add_experimental_option("excludeSwitches", ["enable-automation"])
return webdriver.Chrome(options=options)

def get_crawled_count():
if not os.path.exists(OUTPUT_FILE):
return 0
with open(OUTPUT_FILE, "r", encoding="utf-8-sig") as file:
return max(sum(1 for _ in file) – 1, 0)

def save_product(product):
file_exists = os.path.exists(OUTPUT_FILE)
columns = [
"title", "price", "sales", "shop_name", "shop_type",
"service_tags", "shop_tags", "ship_from", "image_url", "keyword"
]
with open(OUTPUT_FILE, "a", newline="", encoding="utf-8-sig") as file:
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=columns)
if not file_exists:
writer.writeheader()
writer.writerow(product)

driver = create_driver()
wait = WebDriverWait(driver, 15)
skip_count = get_crawled_count()
logging.info("已存在数据%s条，启动断点续传采集。", skip_count)

try:
for keyword in KEYWORDS:
driver.get(f"https://s.taobao.com/search?q={keyword}")
time.sleep(3)
cards = wait.until(
EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, ".Card—doubleCardWrapper—KRfYB0p"))
)

for index, card in enumerate(cards):
if index < skip_count:
continue
try:
product = {
"title": card.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".Title–title–jCOPvpf").text,
"price": card.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".Price–priceInt–ZlsSi_M").text,
"sales": card.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".Price–realSales–FhTZc7U").text,
"shop_name": card.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".ShopInfo–shopName–rg6mGmy").text,
"shop_type": "",
"service_tags": "",
"shop_tags": "",
"ship_from": "",
"image_url": card.find_element(By.TAG_NAME, "img").get_attribute("src"),
"keyword": keyword
}
save_product(product)
logging.info("采集成功：%s", product["title"])
except Exception as error:
logging.warning("第%s个商品解析失败：%s", index + 1, error)
finally:
driver.quit()

2.海鲜商品销量预测功能【代码如下（ 示例）：】

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
import joblib

DATA_FILE = "data/seafood_processed.csv"
MODEL_FILE = "model/seafood_sales_linear_model.pkl"

df = pd.read_csv(DATA_FILE, encoding="utf-8")

df["price"] = pd.to_numeric(df["price"], errors="coerce")
df["sales"] = pd.to_numeric(df["sales"], errors="coerce")
df["repeat_customer_count"] = pd.to_numeric(
df["repeat_customer_count"], errors="coerce"
).fillna(0)

df["is_promotion"] = df["is_promotion"].fillna(0).astype(int)
df["shop_type"] = df["shop_type"].fillna("其他店铺")
df["product_form"] = df["product_form"].fillna("其他形态")
df["province"] = df["province"].fillna("未知地区")

df = df.dropna(subset=["price", "sales"])
df = df[(df["price"] > 0) & (df["sales"] >= 0)]

feature_columns = [
"price", "repeat_customer_count", "is_promotion",
"shop_type", "product_form", "province"
]

target_column = "sales"
X = df[feature_columns]
y = np.log1p(df[target_column])

numeric_features = ["price", "repeat_customer_count", "is_promotion"]
category_features = ["shop_type", "product_form", "province"]

preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
("numeric", "passthrough", numeric_features),
("category", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore"), category_features)
]
)

model_pipeline = Pipeline(steps=[
("preprocessor", preprocessor),
("regressor", LinearRegression())
])

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=42
)

model_pipeline.fit(X_train, y_train)
prediction_log = model_pipeline.predict(X_test)
prediction_sales = np.expm1(prediction_log)
actual_sales = np.expm1(y_test)

mae = mean_absolute_error(actual_sales, prediction_sales)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(actual_sales, prediction_sales))
r2 = r2_score(actual_sales, prediction_sales)

print(f"平均绝对误差 MAE：{mae:.2f}")
print(f"均方根误差 RMSE：{rmse:.2f}")
print(f"决定系数 R²：{r2:.4f}")

joblib.dump(model_pipeline, MODEL_FILE)

sample = X_test.iloc[[0]]
sample_prediction = np.expm1(model_pipeline.predict(sample))[0]
print("样本预测销量：", round(sample_prediction, 0))

8、结语（文末获取源码）

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